急速に進化する分散型 AI 分野において、OpenLedger は次世代のブロックチェーン ネットワークとして AI モデルの構築、微調整、商用化の基盤を再定義しています。 OpenLedger は、AI を民主化するというビジョンを掲げ、貢献者がエコシステムの受動的な参加者になるだけでなく、価値の分配が透明で、スケーラブルかつ検証可能な分散型ネットワークのステークホルダーになることができるフルスタック インフラストラクチャを構築しています。このプロジェクトは、Polychain Capital、Borderless Capital、HashKeyなどのトップ資本や、Sreeram Kannan、Balaji Srinivasan、Sandeep Nailwal、Kenny Liなどの業界リーダーから支援を受けており、分散型AIを可能にし実用化するインフラ層を静かに構築しています。

革新的なテクノロジー マトリックスにおいて、OpenLoRA は画期的な製品です。このモデル サービング フレームワークは、AI モデルの微調整の効率、スケーラビリティ、コスト効率を再定義します。しかし、OpenLoRA の重要性を理解するには、まず現在の AI インフラストラクチャの体系的な欠陥を調べる必要があります。

主な問題点: 集中型 AI と推論のボトルネック

さまざまな業界で AI アプリケーションが加速していますが、イノベーションの大部分は依然として集中化によって独占されています。 AI モデルは通常、テクノロジー大手によってトレーニングおよび展開され、プライベート API によって閉じられています。トレーニング データ セットは不透明であり、価値帰属メカニズムを追跡することは不可能です。

さらに重要なのは、AI モデルの微調整 (特に垂直分野の特殊なアプリケーション向け) がますます普及するにつれて、モデルの提供という重要なボトルネックが出現したことです。

モデル展開の主な課題:

• GPU コストの高さ: 微調整されたモデルごとに独立したインスタンスが必要なのが一般的で、拡張コストが飛躍的に増大します。

• レイテンシとスループットのバランス: 同時実行性が高いと、応答の遅延やモデル精度の低下につながることがよくあります。

• メモリの制限: 従来の展開フレームワークでは、複数のモデルを事前にロードする必要があり、メモリ使用率が非常に低くなります。

• 厳格なパーソナライズされたサービス: ユーザー専用のモデルの大規模な展開には、技術的な難しさと経済的な実現可能性という 2 つの障害があります。

市場では、大規模なパーソナライズ、低コスト、高効率、ネイティブの分散化を考慮できるモデル サービス ソリューションが緊急に必要とされています。

OpenLoRA: モデル サービスのパラダイム シフト

OpenLoRA は、OpenLedger が提供するソリューションです。この高性能でスケーラブルなフレームワークは、単一の GPU 上で何千もの LoRA (低ランク適応型) モデルを並行して処理できるため、運用コストが大幅に削減されるだけでなく、新世代の AI アプリケーションの可能性も広がります。

OpenLoRA の画期的な機能:

• 動的アダプタのロード: GPU メモリを解放するために、完全な事前ロードではなく即時ロード メカニズムを使用します

• リアルタイム モデル フュージョン: ランタイム マルチアダプタのマージをサポートし、統合推論を実現します

• ストリーミング量子化処理: トークン ストリーミングと 4 ビット量子化をサポートし、非常に低遅延のリアルタイム推論を実現します

• 高性能指標:

トークン生成速度: 2000+/秒

遅延: 20～50 ミリ秒

メモリ使用量: 12 GB 未満 (従来のフレームワークでは

• 開発者向け: シンプルな API を通じて、アダプタのロード、マージ、実行、アンロードが可能になり、製品シナリオに完全に適応します。

ベンチマーク テスト: OpenLoRA の利点を定量化

最新のパフォーマンス テストにより、OpenLoRA があらゆる面で従来のモデル サービス フレームワークを上回っていることが確認されました。

比較テストでは、OpenLoRA のトークン生成速度は従来のソリューションの 4 倍以上であり、メモリ使用量も大幅に削減されました。同時負荷が高い場合でも、20 ミリ秒という極めて低いレイテンシを維持でき、数千の LoRA アダプターに対応するのに必要なビデオ メモリは 12 GB 未満です。これらの指標は複数のハードウェア環境で検証されており、OpenLoRA がスループットと効率の点で従来のアーキテクチャをリードし続けていることを示しています。このパフォーマンスの飛躍的な向上により、OpenLoRA は分散環境におけるスケーラブルなリアルタイム AI 展開に最適なインフラストラクチャとして確立されました。

パーソナライズされたアシスタント、マルチドメインエージェントの導入、またはリアルタイム AI サービスの構築を検討している開発者にとって、OpenLoRA アーキテクチャは GPU リソースへの負担を完全に排除します。

OpenLedger のネイティブ AI ブロックチェーン インフラストラクチャ上に構築

OpenLoRA はスタンドアロン サービスではなく、AI アプリケーション専用に設計された OpenLedger ブロックチェーン ネットワークに深く統合されています。インフラストラクチャには以下が含まれます:

• ModelFactory: GUI ベースの LoRA/QLoRA モデルの微調整エンジン

• 帰属証明: 暗号化による権利確認を通じて、データの権利と貢献者の微調整を保護します。

• データネット: 高品質の垂直フィールドトレーニングデータを提供する分散型データネットワーク。

これらのレイヤーが一体となって「Payable AI」の基礎を形成します。この新しいパラダイムでは、モデルは分散化され透明性が確保されているだけでなく、ユーザーの貢献に基づいて価値を分配することもできます。 OpenLoRA は、テクノロジー スタックの最後のハードルである、現実世界のアプリケーション向けの大規模で低コストのモデル展開に対処することで、このミッションをさらに推進します。

テストネットの進捗状況

メインネットの立ち上げに備えて、OpenLedger は、人々が自由に参加できる分散型エコシステムを構築するためのパブリック テストネットを立ち上げました。参加者は以下の方法でポイントを獲得できます:

• テストネット ノードを実行する

• さまざまな Datanets タスクを完了する

• 高品質のデータを提供する

• 新規ユーザーを招待する

これらのポイントは OpenLedger の段階的報酬メカニズムにリンクされ、早期の貢献者はメインネットがオンラインになったときに先行者インセンティブを受け取ります。さらに注目すべきは、参加基準が非常にシンプルなことです。

• モバイル (Android) およびブラウザ拡張ノードを 30 秒以内に展開できます。

• 技術的な背景は必要なく、参加メカニズムは拡張性を考慮して設計されています。

注目すべきは、中国が最も活発な参加地域の 1 つになっており、テスト ネットワーク トラフィックの割合が世界でもトップクラスであることです。このプラットフォームに記録された2,480万件のリクエストのうち、貢献度では中国がトップにランクされました。

これは強いメッセージを送っています。中国の開発者、研究者、AI実践者は、OpenLedgerのビジョンを積極的に受け入れ、従来のAIインフラストラクチャに代わる、より経済的で分散化されたスケーラブルな代替手段を求めています。

将来の展望

OpenLoRA は、複数の分野でのアプリケーションを可能にしています。

• プロの科学コンサルタント

• ローカライズされた法律アシスタント

• Web3 データに基づくトランザクション コパイロット

• オンチェーン通信のリアルタイム翻訳

将来的には、ゼロ サンプル LoRA アダプター、マルチ GPU 展開、エッジ デバイスやモバイル ターミナル向けの推論機能もサポートされる予定です。

なぜ OpenLoRA なのか?なぜ今なのか？

AI は分散化される必要がありますが、これは概念の純粋さだけでなく、実践におけるスケーラビリティ、信頼性、革新性のニーズからも求められます。 OpenLoRA は、分散型 AI の最後の技術的ボトルネックである大規模モデルの提供を解消し、破壊的な効率性でブレークスルーを実現します。これは単なるツールの革新ではなく、次世代の AI インフラストラクチャの形成に参加するための呼びかけです。 OpenLedger の ModelFactory と Proof of Contribution により、開発者は透明性と精度を保ちながら AI モデルを微調整、展開、商品化できるようになりました。そして

OpenLoRA の誕生により、ついにこれらすべてが、莫大な GPU コストをかけずに大規模かつオンデマンドで可能になりました。

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この記事は寄稿者によって寄稿されたものであり、BlockBeats の見解を代表するものではありません。

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